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基于PSO-BP复合网络的掘进机截割部故障智能诊断: 1; 作者张世丽《陕西煤炭》 2024年第6期128-132,共5页; 针对井下掘进机故障诊断频发,传统诊断方法和BP神经网络诊断周期长的情况,以常村煤矿矿用EBZ-160TY型掘进机为背景,提出基于PSO-BP神经网络模型的掘进机截割部智能诊断模型。该模型能够弥补BP神经网络模型收敛周期长、局部最优搜索差的... 展开更多; 关键词掘进机截割部 PSO-bp神经网络模型故障智能诊断数据样本收敛速度预测精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的网络智能诊断系统被引量：18: 2; 作者戚涌李千目刘凤玉《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第10期10-13,18,共5页; 随着计算机网络的发展,网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测,并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展,要求把智能技术引入网络故障诊断领域,其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务,特别... 展开更多; 关键词网络故障智能诊断 bp神经网络训练样本; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用: 3; 作者杨伟东李岭森 +1 位作者商同李华《河北工业大学学报》 CAS 1998年第4期23-27,共5页; 对每次权值和阈值的调整均采用固定不变的学习率，是导致传统ＢＰ算法收敛速度慢的一个主要原因．本文从提高收敛速度及精度出发，对改进ＢＰ算法进行了深入研究：在ＢＰ算法中引入统计思想，给出相关系数的定义；基于相关系数，采用变... 展开更多; 关键词人工智能神经网络 bp算法滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断研究被引量：3: 4; 作者樊会星邹颖《铁路计算机应用》 2019年第11期5-8,共4页; 为解决因采集数据异常导致的列车控制的误动作和误诊断问题,对基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断方法进行了研究,建立了基于BP神经网络的预测模型,采用列车实际运行数据进行多次训练和参数调整,获取最优网络模型,结合该模型的预... 展开更多; 关键词 bp神经网络温度预测故障诊断智能控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可测信息源的APU故障智能诊断方法研究被引量：2: 5; 作者郭晓静宋胜博张杨《电子技术应用》北大核心 2015年第9期139-141,145,共4页; 针对APU维修智能化水平较低问题,提出了一种基于可测信息源的APU故障智能诊断方法,利用BP神经网络建立智能故障诊断模型,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法。在数据处理中采用小波分析及巴特沃斯数字滤波器,对所采集数据中的噪声... 展开更多; 关键词 APU 故障智能诊断 bp神经网络数字滤波巴特沃斯数字滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究被引量：1: 6; 作者吴孝雄王俊雄《船海工程》 2012年第5期95-97,101,共4页; 为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴... 展开更多; 关键词遥控系统神经网络 bp网络智能故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

电力电子电路智能故障诊断技术探讨被引量：3: 7; 作者胡国喜《通信电源技术》 2020年第1期270-272,共3页; 在人们科技水平快速发展的背景下,市面上各种新型电力电子产品不断问世。现代人对相应系统的各类品质需求随之拓展增加,导致电力电子电路故障诊断的智能化发展成为相关领域亟待解决的重要课题。因此,以该问题为导向,通过Matlab高效仿真... 展开更多; 关键词电力电子电路智能化故障诊断技术 bp神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

城镇燃气调压装置故障智能诊断适用性研究: 8; 作者梁海滨陈开《电子质量》 2023年第1期43-47,共5页; 利用信号处理和人工智能诊断方法[1],进行调压器的故障判断研究,根据检测所获得的信息数据,对不同类型的数据进行特征提取。基于中低压管网燃气调压器的出口压力数据,利用小波包频带能量法提取各个数据类型所对应的特征向量,作为神经网... 展开更多; 关键词城镇燃气调压装置故障智能诊断 bp神经网络小波包频带; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO-BP复合网络的掘进机截割部故障智能诊断: 1; 作者张世丽; 机构潞安化工集团常村煤矿; 出处《陕西煤炭》 2024年第6期128-132,共5页; 文摘针对井下掘进机故障诊断频发,传统诊断方法和BP神经网络诊断周期长的情况,以常村煤矿矿用EBZ-160TY型掘进机为背景,提出基于PSO-BP神经网络模型的掘进机截割部智能诊断模型。该模型能够弥补BP神经网络模型收敛周期长、局部最优搜索差的缺点,实现模型的快速收敛和故障准确预测。通过设置PSO-BP神经网络模型参数、样本数据训练,同时经过数据测试,确定PSO-BP神经网络模型预测结果故障预测率为100%,而BP神经网络的预测精度为80%,且在同时间下,PSO-BP神经网络较BP神经网络预测精度更高。在同精度下,PSO-BP神经网络模型收敛速度更快,在精度为1×10^(-5)时,PSO-BP神经网络模型仅需7步,BP神经网络平均需要198.5步。综合测试结果说明,PSO-BP神经网络模型能够较快实现掘进机故障的预测,且达到较高的预测精度,为掘进机故障诊断提供依据。; 关键词掘进机截割部 PSO-bp神经网络模型故障智能诊断数据样本收敛速度预测精度; Keywords TBM cutting part PSO-bp neural network model intelligent fault diagnosis data sample convergence rate prediction accuracy; 分类号 TD421 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络的网络智能诊断系统被引量：18: 2; 作者戚涌李千目刘凤玉; 机构南京理工大学计算机系; 出处《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第10期10-13,18,共5页; 基金国家自然科学基金资助(69973020) 国防科工委应用基础基金资助(J1300D004); 文摘随着计算机网络的发展,网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测,并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展,要求把智能技术引入网络故障诊断领域,其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务,特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计,并通过实例进行仿真试验,结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。; 关键词网络故障智能诊断 bp神经网络训练样本; Keywords network fault,intelligent diagnosis,bp neural network,practice specimen; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用: 3; 作者杨伟东李岭森商同李华; 机构河北工业大学机械电子工程系; 出处《河北工业大学学报》 CAS 1998年第4期23-27,共5页; 基金河北省自然科学基金; 文摘对每次权值和阈值的调整均采用固定不变的学习率，是导致传统ＢＰ算法收敛速度慢的一个主要原因．本文从提高收敛速度及精度出发，对改进ＢＰ算法进行了深入研究：在ＢＰ算法中引入统计思想，给出相关系数的定义；基于相关系数，采用变学习率策略，提出两种学习率自适应调整算法，并将其具体应用于滚动轴承的故障诊断中．试验证明。; 关键词人工智能神经网络 bp算法滚动轴承故障诊断; Keywords Artificial intelligent, neural network, bp Algorithm, Rollingcomponent bearing,fault diagnosis; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断研究被引量：3: 4; 作者樊会星邹颖; 机构中车青岛四方车辆研究所有限公司中车唐山机车车辆有限公司; 出处《铁路计算机应用》 2019年第11期5-8,共4页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFB1201304-34); 文摘为解决因采集数据异常导致的列车控制的误动作和误诊断问题,对基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断方法进行了研究,建立了基于BP神经网络的预测模型,采用列车实际运行数据进行多次训练和参数调整,获取最优网络模型,结合该模型的预测值和实际值得到最终可信值,并融入到现有列车控制逻辑中进行控制和诊断。通过实验验证,采用训练模型的预测结果与实际采集值相比具有较高准确性,能够达到预测效果。实验结果表明,采用BP神经网络模型进行状态预测,并结合相关处理策略进行列车运行控制及故障诊断具有可行性。; 关键词 bp神经网络温度预测故障诊断智能控制; Keywords bp neural network temperature prediction fault diagnosis intelligent control; 分类号 U266.2 [机械工程—车辆工程] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可测信息源的APU故障智能诊断方法研究被引量：2: 5; 作者郭晓静宋胜博张杨; 机构中国民航大学航空自动化学院; 出处《电子技术应用》北大核心 2015年第9期139-141,145,共4页; 文摘针对APU维修智能化水平较低问题,提出了一种基于可测信息源的APU故障智能诊断方法,利用BP神经网络建立智能故障诊断模型,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法。在数据处理中采用小波分析及巴特沃斯数字滤波器,对所采集数据中的噪声和干扰进行滤除。利用APS3200型APU的相关数据作为样本,建立了基于BP神经网络的APU故障智能诊断模型。利用MATLAB进行建模计算,结果表明,该智能诊断模型具有学习速度快、噪声干扰抑制能力强等特点,且诊断结果准确,提高了维修单位维修效率,对提高航空公司机务维修自动化水平具有重要意义。; 关键词 APU 故障智能诊断 bp神经网络数字滤波巴特沃斯数字滤波; Keywords APU fault intelligent diagnosis bp neural network digital filtering Butterworth digital filter; 分类号 TP391.5 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究被引量：1: 6; 作者吴孝雄王俊雄; 机构上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院; 出处《船海工程》 2012年第5期95-97,101,共4页; 文摘为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。; 关键词遥控系统神经网络 bp网络智能故障诊断; Keywords remote control system neural network bp network intelligent fault diagnosis; 分类号 U664.121 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电力电子电路智能故障诊断技术探讨被引量：3: 7; 作者胡国喜; 机构河南省工业科技学校; 出处《通信电源技术》 2020年第1期270-272,共3页; 文摘在人们科技水平快速发展的背景下,市面上各种新型电力电子产品不断问世。现代人对相应系统的各类品质需求随之拓展增加,导致电力电子电路故障诊断的智能化发展成为相关领域亟待解决的重要课题。因此,以该问题为导向,通过Matlab高效仿真计算机软件构建仿真模型,获得输出型电压ud,并用傅里叶分析方式提取基波幅值、直流分量、三次和二次波幅值等。将这些数据信息进行一体化处理分析,输入于BP神经网络整体结构中,获得拥有编码性质特征的6个基本数字,继而确立故障具体发生部位以及故障基本发生点位。同时,运用这个方式,将三相桥型整流电路作为仿真实验案例,具体测试误差能够降低至10-4。最终,通过该实验充分证明,此方式和其他传统诊断方式相比较,有着更加高效的诊断效率,并且能够在全面提升电力电子电路故障诊断效率的同时,提升诊断质量,是一项诊断水平高、稳定性强、可靠性高、应用范围广阔以及未来发展前景良好的电力电子电路诊断技术。; 关键词电力电子电路智能化故障诊断技术 bp神经网络; Keywords electric electronic circuit intelligence fault diagnosis techniques bp neural network; 分类号 TM1 [电气工程—电工理论与新技术] TN707 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城镇燃气调压装置故障智能诊断适用性研究: 8; 作者梁海滨陈开; 机构中石油昆仑燃气有限公司燃气技术研究院; 出处《电子质量》 2023年第1期43-47,共5页; 文摘利用信号处理和人工智能诊断方法[1],进行调压器的故障判断研究,根据检测所获得的信息数据,对不同类型的数据进行特征提取。基于中低压管网燃气调压器的出口压力数据,利用小波包频带能量法提取各个数据类型所对应的特征向量,作为神经网络的输入样本,构造含有多种故障信息的BP神经网络模型[2]。通过大量的学习建立了不同数据类型和原始数据之间的关系,实现了对数据的智能判断。该方法可有效地指导维修人员进行调压装置运行维护,及时地发现调压器故障,对于提高调压装置安全性与稳定性具有重要的意义。; 关键词城镇燃气调压装置故障智能诊断 bp神经网络小波包频带; Keywords town gas pressure regulating device fault intelligent diagnosis bp neural network wavelet packet frequency band; 分类号 TP277.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于PSO-BP复合网络的掘进机截割部故障智能诊断	张世丽	《陕西煤炭》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于BP神经网络的网络智能诊断系统	戚涌李千目刘凤玉	《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心	2004	18	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用	杨伟东李岭森商同李华	《河北工业大学学报》 CAS	1998	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断研究	樊会星邹颖	《铁路计算机应用》	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于可测信息源的APU故障智能诊断方法研究	郭晓静宋胜博张杨	《电子技术应用》北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究	吴孝雄王俊雄	《船海工程》	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	电力电子电路智能故障诊断技术探讨	胡国喜	《通信电源技术》	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	城镇燃气调压装置故障智能诊断适用性研究	梁海滨陈开	《电子质量》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料